Все еще не внедрили ИИ? Начните действовать

IT-директору

Время чтения: 10 минут

Представляем перевод статьи Кармайна Рими (Carmine Rimi), продакт-менеджера в компании Canonical. Автор рассказывает, как успешно начать внедрение в организации технологий с элементами искусственного интеллекта.

Выкладки западного эксперта комментирует о реалиях российского опыта внедрения искусственного интеллекта в задачах управления корпоративным деловым контентом Виталий Астраханцев, руководитель проектов развития бизнеса DIRECTUM.

Согласно недавнему опросу, проведенному компанией O’Reilly, больше половины опрошенных заявляет, что искусственный интеллект (ИИ) будет играть важную роль в их будущих проектах. Однако, по результатам опроса, 71% респондентов по-прежнему не начали его внедрять. Опрос от компании McKinsey выявил похожее несоответствие: компании полны оптимизма по поводу использования технологий ИИ, но не спешат применять их на практике.

Расхождение между ожиданиями и реальными внедрениями не так уж удивительно. Чтобы любая нашумевшая революционная технология стала реальностью, нужно время. Например, далеко не все компании моментально перешли на работу в облаке. То же самое происходит с ИИ: пока «первопроходцы» разрабатывают новые приложения для здравоохранения, автомобилестроения, розничной торговли и сферы финансовых услуг, остальные лишь начинают пробовать свои силы в этой области или занимают выжидательную позицию.

Виталий Астраханцев

В России сложилась аналогичная общемировой практика. Многие компании говорят о цифровой трансформации и необходимости начать использовать технологии искусственного интеллекта. Лишь единицы вступили на эту тропу и активно по ней идут уже около двух лет, опережая и подавая пример тем, кто ещё сомневается в необходимости трансформации бизнеса.

Радует, что тренды в данном направлении задают известные всем компании – Сбербанк, Почта России, Тинькофф-банк, X5 Retail Group и другие гиганты российского рынка. Также поддержка программы цифровой трансформации промышленных предприятий на уровне государства позволяет надеяться на получение ожидаемого эффекта, выражающегося в оптимизации производства и сокращении издержек на работу непроизводственных отделов в кратчайшие сроки.

Количество инициатив по внедрению ИИ будет лишь расти по мере того, как главы компаний начнут осознавать коммерческую ценность, которую может принести им искусственный интеллект. Опрос от McKinsey показал, что 45% управленцев, не инвестировавших в ИИ, боятся отстать от конкурентов. Это позволяет сделать вывод, что «компании, ранее внедрявшие новые технологии, с вдвое большей вероятностью будут открыты к внедрению ИИ»:

Многие компании, которые пока держатся в стороне от ИИ, задаются важными вопросами. Что нужно знать, прежде чем погрузиться в ИИ? Каковы практические аспекты внедрения ИИ? Как избежать типовых ошибок?

Перечислим несколько шагов к внедрению технологии, которая, по мнению компании Gartner, к 2020 году принесет 3,9 триллиона долларов прибыли за счет улучшения качества обслуживания клиентов, новых доходов и снижения издержек.

Виталий Астраханцев, DIRECTUM

Компаниям нужно выращивать или выявлять руководителей, готовых к инновациям. Именно влияние личности становится важным на текущем этапе цикла технологии ИИ на рынке. Компаниям, имеющим корпоративную культуру, нацеленную на постоянное развитие, не только нужно декларировать ее, но и на практике показывать – начиная проекты внедрения ИИ. Мы рады, что наши заказчики именно такие прогрессивные компании.

В прошлом году нами были проведены пилотные проекты в Объединенной двигателестроительной корпорации, ОДК-Авиадвигатель и Объединенной металлургической компании. Опыт проведенных пилотных проектов показал, что крупные промышленные предприятия имеют высокую степень готовности к внедрению элементов искусственного интеллекта в процессах обработки документов и занесения информации в СЭД.

Задумались об ИИ? Работайте с ним как с любой другой технологией

Запустите экспериментальный пилотный проект, чтобы с низкой степенью риска продемонстрировать ценность ИИ. Обычно заказчиком таких проектов бывает руководитель высшего или среднего звена со стороны ИТ или бизнеса, однако, важно, чтобы проект был в поле зрения высшего руководства. Таким образом проект может заручиться дополнительной поддержкой и инвестированием.

Держите в уме цикл разработки программного обеспечения (Software Development Lifecycle, SDLC) с элементами ИИ: планирование, анализ, проектирование, разработка, тестирование, внедрение и поддержка. При разработке, как и с любым другим приложением, нужно использовать стандартизированные, эффективные и гибкие методы работы, которые обеспечат высокое качество итогового продукта, способного достичь назначенных целей.

Также разберитесь в цикле разработки продукта (Product Development Lifecycle, PDLC) с элементами ИИ, который включает в себя сбор требований, проектирование, производство аппаратного обеспечения и разработку программного обеспечения, тестирование, распространение, использование, поддержку и снятие с эксплуатации.

Поймите, что из себя представляют ключевые технологии, и следите за последними трендами. ИИ быстро развивается, поэтому важно поддерживать знания об этой области в актуальном состоянии.

Сфокусируйтесь на крупных целях

Внедрять ИИ только ради ИИ не имеет смысла. Компании, запустившие свой первый проект по внедрению ИИ, должны сосредоточиться на деловой и/или технической стороне вопроса, а также требованиях, которые новым приложениям нужно реализовать. В любой непонятной ситуации задавайте себе вопрос. Какую проблему мы пытаемся решить? Автоматизировать процесс, обучить ИИ выявлять мошенничество или нечто другое? Никогда не начинайте работу, если у вас в голове нет конечной цели.

Не забывайте, что искусственный интеллект претворяют в жизнь реальные люди.

Определите ключевых сотрудников, которые будут нести ответственность за реализацию видения ИИ в компании: инженер по обработке данных, специалист по анализу данных, инженер по разработке алгоритмов машинного обучения, системный инженер и т.д. Что еще более важно, дайте этим людям инструменты для выполнения своей работы.

Виталий Астраханцев, DIRECTUM

В нашем опыте пилотные проекты по применению интеллектуальных сервисов обычно ИТ-подразделение проводит в рамках автоматизации более крупной задачи, поставленной бизнесом, например, оцифровка архива. В рамках такой задачи интеллектуальные инструменты могут извлекать текст и реквизиты документов, а бизнес-логика может быть реализована вокруг данного ядра системы.

Отделы, через которые проходит большой объем входящей документации, особенно сильно ощущают эффект применения интеллектуальных инструментов.

Важно не ошибиться в первоначальных целях пилотного проекта, так как даже высокие показатели качества работы сервисов не смогут повлиять на положительное принятие решения о старте реального проекта внедрения в случае ошибочной постановки целей реализации проекта.

Цели должны быть сформулированы отдельно для бизнеса и трансформированы для технических специалистов, так чтобы детализироваться до конкретных результатов, которых можно достичь в пилотном проекте.

Например, при автоматизации обработки входящих писем в Объединенной двигателестроительной корпорации были поставлены цели:

для бизнеса

Сократить время обработки входящих документов (достигнуто: с 8 до 2 минут).

Снизить риски ошибок при заполнении.

Автоматизировать процесс обработки входящих документов (на 90%).

для ИТ

Достигнуть высокой точности классификации документов (свыше 90%).

Достигнуть высокой точности извлечения реквизитов (в среднем 80-85% корректно извлеченных фактов).

Избегайте типовых ошибок

На пути к успеху проекта по внедрению ИИ могут встретиться подводные камни. К примеру, недостаточное исследование исходных данных, которое нужно для четкого понимания, насколько данные заслуживают доверия и нет ли аномалий. Либо недостаточный уровень подготовки персонала; непонимание используемых моделей, лежащих в их основе вероятностей и их влияние на работу решения; незнание того, как изменить модели, чтобы улучшить эти вероятности; использование машинного обучения там, где оно совсем не нужно.

Знайте, что делать и чего избегать, – и вы успешно начнете свой путь к внедрению ИИ в компании.

Виталий Астраханцев, DIRECTUM

Наша практика пилотных проектов внедрения интеллектуальных сервисов показывает, что проведение такого проекта позволяет заказчику лучше понять свои потребности и ожидания. Интеллектуальные сервисы призваны избавить пользователей от ежедневной рутины в процессах работы с документами.

В процессах интеллектуальной обработки документов используются такие технологии, как компьютерное зрение, нейронные сети и машинное обучение. Всё это в комплексе позволяет достичь достаточно высоких показателей.

При этом изначальные ожидания от интеллектуальных сервисов как от «волшебной палочки» в ходе пилотных проектов сменялись осознанным подходом к ожидаемым результатам, и это один из наиболее важных эффектов проведения пилотных проектов.

Источник: DIRECTUM. Интелелктуальная ECM

Чтобы прочитать эту статью до конца,
или